InfluxDB与Telegraf：数据采集与监控实战
【4月更文挑战第30天】本文介绍了InfluxDB和Telegraf在数据采集与监控中的应用。InfluxDB是高性能的时序数据库，适合高吞吐量和实时查询，而Telegraf是数据采集代理，能收集多种系统指标并发送至InfluxDB。实战部分涉及安装配置两者，通过Telegraf收集数据，然后使用InfluxDB查询分析，配合Grafana实现可视化展示，从而实现有效的监控解决方案。
Apache IoTDB进行IoT相关开发实践
IoTDB是专为物联网(IoT)设计的开源时间序列数据库，提供数据收集、存储、管理和分析。它支持高效的数据写入、查询，适用于处理大规模物联网数据，包括流数据、时间序列等。IoTDB采用轻量级架构，可与Hadoop和Spark集成，支持多种存储策略，确保数据安全和高可用性。此外，它还具有InfluxDB协议适配器，允许无缝迁移和兼容InfluxDB的API和查询语法，简化物联网项目的数据管理。随着物联网设备数量的快速增长，选择适合的数据库如IoTDB对于数据管理和分析至关重要。
CIG重量级监控
CIG（cAdvisor+InfluxDB+Grafana）是一套容器监控解决方案。cAdvisor采集容器资源数据，InfluxDB存储时序数据，Grafana可视化展示，支持报警与多数据源，实现对Docker容器的全面监控与历史数据分析，适用于中小型系统运维监控。
市面常见数据存储方式的简单介绍
下面是市面上一些存储方式概念的简单介绍，包含关系型数据库，非关系型数据库，内存数据库，数据仓库，对象存储，图数据库，时序数据库和多维数据库
InfluxDB的连续查询与数据聚合技术详解
【4月更文挑战第30天】InfluxDB的连续查询（CQ）功能用于自动定时聚合时间序列数据，适用于数据降采样、实时分析和告警通知等场景。CQ使用InfluxQL编写，例如，每1小时对`cpu_usage`测量值计算主机的平均CPU使用率并存入`cpu_usage_hourly`。InfluxDB提供多种聚合函数如`MEAN()`, `MAX()`, 支持滑动窗口聚合等复杂操作，助力时间序列数据分析和趋势预测。通过CQ，用户能高效管理和利用时间序列数据信息。
